Blend360は、人工知能、データ分析、データドリブンなソリューションを通じて、Fortune 1000企業をはじめとする大企業が複雑なビジネス課題に取り組めるよう支援するプロフェッショナルサービス企業です。事業領域は、ビジネスインテリジェンス、データエンジニアリング、データサイエンス、MLOps、データガバナンスに及び、専門チームとAIの能力を結集して、ヘルスケア、金融サービス、エネルギー、小売、テクノロジー、メディア・通信、旅行・ホスピタリティなどの組織を支援しています。Blend360の取り組みは、「年間AI活用ソリューション賞」の受賞や「2024年トップ生成AIサービスプロバイダー」への選出など、高い評価を受けています。
アルゼンチン・リモート勤務のリード AI エンジニア
Blend360で本番品質のRAG、エージェント型AI、LLMソリューションの提供をリードします。 AIエンジニアリングチームを管理し、評価、MLOps、スケーラブルなインフラの方向性を定めます。
仕事内容
- ガバナンス、ステークホルダーとのコミュニケーション、成果に対する説明責任を含むプロジェクトのエンドツーエンドの提供を担う
- 高い成果を上げるAIエンジニアリングチームを構築・育成する
- 技術標準を定め、実用的で品質を重視するエンジニアリング文化を推進する
- 技術的な実現可能性を評価し、顧客のリスクとトレードオフを説明することで、提案活動と新規ビジネス開拓をリードする
- AIの能力に対して現実的な境界と期待値を設定する
- 技術レビューを実施し、ソリューションアーキテクチャを評価する
- 本番利用可能なRAGシステム、エージェント型フレームワーク、LLMアプリケーションの設計と提供を指揮する
- 指示設計、少数ショット例、構造化出力、ツールまたはエージェント向けプロンプトを含む高度なプロンプトエンジニアリングをリードする
- プロンプト、RAG、ファインチューニング、従来型機械学習における実現可能性を評価する
- AIシステム設計と本番デプロイについてエンジニアを指導する
- LLM-as-a-judge、recall@k、precision@k、go/no-go基準を用いた評価フレームワークを作成する
- プロンプト、リトリーバー、チャンク分割手法、モデルを対象とした管理実験を実施する
- モデルの失敗を検出・分類する手法を実装する
- 本番AIシステムの信頼性基準を定義する
- スケーラブルな推論インフラとCI/CDパイプラインを開発する
- 追跡、バージョン管理、デプロイ、監視、再学習のためのMLOpsおよびLLMOpsプロセスを自動化する
- レイテンシー、コスト、信頼性に最適化されたAPI、マイクロサービス、オーケストレーション層を設計する
- 技術品質とビジネス効率のバランスを取ったインフラの意思決定を行う
応募要件
- 本番環境でAIソリューションを構築・デプロイした経験が5年以上あること
- エキスパートレベルのPythonスキル
- Gitを用いた確立された開発プラクティス
- 機械学習および大規模言語モデルシステムのバージョン管理とデプロイの経験
- AWS、Azure、GCPのいずれかに関する確かな経験。Azureの経験があれば尚可
- コンテナ化とオーケストレーションに関する知識
- チャンク分割、埋め込み、検索、再ランキング、評価を含むRAGの実務経験
- MLflow、Weights & Biases、または同等ツールを用いたMLOpsまたはLLMOpsの実務経験
- 指標、データセットのキュレーション、構造化された実験を含む評価設計の実践的な専門知識
- イベント駆動アーキテクチャ、API、マイクロサービスの開発経験
- エンジニアリングチームやシニアステークホルダーと明確にコミュニケーションできること
- 実証されたメンタリング経験に基づく、採用とチーム構築に関する優れた判断力
- グローバルチームおよび顧客のリーダー層とのコミュニケーションに必要な上級英語力
- 直接的なチームリーダーまたはテクニカルマネージャーとしての経験が2年以上あること
福利厚生
- AWS、Databricks、Snowflakeの認定資格取得機会
- AIに特化した学習パスの利用
- 職務に応じた学習計画、コース、追加の認定資格取得機会
- Udemy Businessの利用
- 英語レッスン
- 業界カンファレンスや顧客ミーティングへの出張機会
- キャリア開発計画とメンタリングプログラム
- 誕生日、勤続記念日、その他の個人的な節目に対する特別報奨
- 会社支給の機器
- 柔軟な勤務形態
- その他の福利厚生はLATAM内の勤務地によって異なる場合があります
